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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利面向富接触操作任务的机器人技能学习与控制方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121018592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511543276.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权面向富接触操作任务的机器人技能学习与控制方法和装置是由陶永;刘海涛;薛蛟;付伟祺;王潇桐;阮思朴;魏洪兴设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向富接触操作任务的机器人技能学习与控制方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供面向富接触操作任务的机器人技能学习与控制方法和装置。本申请提供的方法，包括：采集人类演示数据；所述人类演示数据至少包括末端执行器位姿数据与刚度矩阵数据；基于所述末端执行器位姿数据与刚度矩阵数据，通过时间对齐、概率分布建模及新状态约束适配，得到泛化运动轨迹和泛化刚度轨迹；通过环境感知构建障碍物模型，以所述泛化运动轨迹和泛化刚度轨迹为参考采样候选轨迹，结合运动一致性、刚度一致性及平滑性代价筛选无碰撞轨迹并迭代优化，得到优化运动轨迹与优化刚度轨迹；基于变阻抗控制将所述优化运动轨迹与优化刚度轨迹转化为机器人关节力矩指令，基于所述机器人关节力矩指令控制机器人执行富接触操作任务。

本发明授权面向富接触操作任务的机器人技能学习与控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向富接触操作任务的机器人技能学习与控制方法，其特征在于，所述方法包括： 采集人类演示数据；所述人类演示数据至少包括末端执行器位姿数据与刚度矩阵数据； 基于所述末端执行器位姿数据与刚度矩阵数据，通过时间对齐、概率分布建模及新状态约束适配，得到泛化运动轨迹和泛化刚度轨迹；所述概率分布建模为构建包含运动与刚度耦合关系的高斯马尔可夫随机场联合概率分布，所述新状态约束适配为融合途经点位姿约束与途经点刚度约束的高斯条件化更新； 通过环境感知构建障碍物模型，以所述泛化运动轨迹和泛化刚度轨迹为参考，在关节空间按预设高斯噪声分布采样多组候选关节轨迹与候选关节刚度，通过正运动学映射为笛卡尔空间的候选运动轨迹，通过刚度映射转化为笛卡尔空间的候选刚度轨迹； 定义总代价函数，所述总代价函数包括运动一致性代价、刚度一致性代价及平滑性代价；所述运动一致性代价基于旋转矩阵弗罗贝尼乌斯范数与平移向量欧几里得范数之和计算，所述刚度一致性代价基于矩阵对数之差的弗罗贝尼乌斯范数计算，所述平滑性代价基于关节角度序列的二阶差分欧几里得范数计算； 基于所述障碍物模型对候选运动轨迹和候选刚度轨迹进行碰撞检测，筛选全程无碰撞的有效候选轨迹； 按所述总代价函数计算有效候选轨迹的总代价，通过平滑函数归一化得到轨迹权重，加权迭代优化至轨迹收敛，得到优化运动轨迹与优化刚度轨迹； 基于变阻抗控制将所述优化运动轨迹与优化刚度轨迹转化为机器人关节力矩指令，基于所述机器人关节力矩指令控制机器人执行富接触操作任务。

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